2.2. Các phương pháp và kỹ thuật sử dụng trong nhận dạng các cực vị thế đối với giá đất ở đô thị
2.2.2. Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu A P
Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu là một phương pháp phân tích tổ hợp các chỉ tiêu khác nhau nhằm đƣa ra kết quả cuối cùng. Phân tích đa chỉ tiêu (Multi - Criteria Analysis - MCA) cung cấp cho ngƣ i ra quyết định các mức độ quan trọng khác nhau của các chỉ tiêu khác nhau hay là trọng số của các chỉ tiêu liên quan. Để xác định trọng số của các chỉ tiêu, ngư i ta thư ng dùng phương pháp tham khảo tri thức chuyên gia, kinh nghiệm của cá nhân.
Một trong những cách tiếp cận để xác định tầm quan trọng của các chỉ tiêu dựa vào sự so sánh cặp được đề xuất bởi T.L. Saaty là phương pháp phân tích thứ bậc A P. Phương pháp này cho phép tập hợp các kiến thức chuyên gia về vấn đề nghiên cứu, kết hợp các dữ liệu chủ quan và khách quan trong một khuôn khổ thứ bậc logic, từ đó phân tích, đánh giá sự quan trọng của các chỉ tiêu thông qua quá trình so sánh cặp. Một loạt các cặp so sánh các chỉ tiêu đƣợc đƣa ra sau đó chúng đƣợc kết hợp lại nhằm đƣa ra kết quả cuối cùng. Một quy trình phân tích AHP có thể tóm tắt thành các bước sau [13]:
- Sắp xếp các thành phần hay các chỉ tiêu theo một thứ tự phân cấp. Ví dụ phân nhóm các yếu tố ảnh hưởng đến giá đất ở đô thị thành hai nhóm là vị thế và chất lƣợng.
- Gán giá trị số cho những so sánh chủ quan về mức độ quan trọng của các chỉ tiêu. Việc so sánh này đƣợc thực hiện giữa các cặp chỉ tiêu với nhau và tổng hợp lại thành một ma trận gồm n dòng và n cột (n là số chỉ tiêu). Phần tử aij thể hiện mức độ quan trọng của chỉ tiêu hàng i so với chỉ tiêu cột j. Mức độ quan trọng tương đối của chỉ tiêu i so với j được tính theo tỷ lệ k (k từ 1 đến 9), ngược lại của chỉ tiêu j so với i là 1/k. Hình 2.1 thể hiện thang điểm so sánh mức độ ƣu tiên (mức độ quan trọng) của các chỉ tiêu. Hình 2.2a minh họa cho ma trận mức độ quan trọng với số chỉ tiêu n = 3. X là tên các chỉ tiêu.
Hình 2.1. Thang điểm so sánh các chỉ tiêu
a. Mức độ quan trọng của các chỉ tiêu
b. Chuẩn hóa ma trận c. Trọng số của các chỉ tiêu
X1 X2 X3 X1 X2 X3 WX1 0,260
X1 1 1/3 3 X1 3/13 5/23 1/3 WX2 0,633
X2 3 1 5 X2 9/13 15/23 5/9 WX3 0,107
X3 1/3 1/5 1 X3 1/13 3/23 1/9
Tổng 13/3 23/15 9 Tổng 1 1 1
Hình 2.2. Mức độ quan trọng của các chỉ tiêu và cách tính trọng số
X1 so với X2 = 1/3 (X1 ít quan trọng hơn X2) X1 so với X3 = 3 (X1 quan trọng hơn X3)
X2 so với X3 = 5 (X2 quan trọng hơn nhiều so với X3)
- Tính toán và tổng hợp các kết quả để chọn ra chỉ tiêu có mức độ quan trọng cao nhất thông qua 2 bước:
+ Chuẩn hoá ma trận mức độ quan trọng của các chỉ tiêu bằng cách lấy giá trị của mỗi ô trong một cột chia cho giá trị tổng của cột đó (hình 2.2b).
+ Tính giá trị trung bình của từng dòng trong ma trận cho ra trọng số tương ứng của từng chỉ tiêu (hình 2.2c).
Ma trận mức độ quan trọng của các chỉ tiêu thƣ ng đƣợc xây dựng dựa trên ý kiến chuyên gia. Tuy nhiên, ý kiến chuyên gia trong thực tế sẽ khó bao quát đƣợc tính logic của ma trận so sánh. Để đánh giá tính hợp lý của các giá trị mức độ quan trọng của các chỉ tiêu, theo T. L. Saaty, ta có thể sử dụng tỷ số nhất quán của dữ liệu (Consistency Ratio - CR). Tỷ số này so sánh mức độ nhất quán với tính khách quan (ngẫu nhiên) của dữ liệu.
Trong đó: CI: Chỉ số nhất quán
RI: Chỉ số ngẫu nhiên (bảng 2.1)
CI max: Giá trị đặc trƣng của ma trận
n: số chỉ tiêu (trong ví dụ trên n=3)
Bảng 2.1. Giá trị RI ứng với từng số lượng chỉ tiêu n
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0 0 0,58 0,89 1,11 1,25 1,35 1,4 1,45 1,49
Nếu giá trị tỷ số nhất quán CR < 0,1 là chấp nhận đƣợc, nếu lớn hơn đòi hỏi ngƣ i ra quyết định thu giảm sự không đồng nhất bằng cách thay đổi giá trị mức độ quan trọng giữa các cặp chỉ tiêu. Theo ví dụ ở hình 2.3, ta có các giá trị tính toán kiểm tra tính nhất quán của dữ liệu là:
n = 3 RI = 0,58
= 3,0554 CR = 0,0477 (< 0,1 thoả mãn) CI = 0,0277
Sau khi đã phân khoảng và tính trọng số của các chỉ tiêu thì việc tích hợp chúng cho ta tính đƣợc chỉ số thích hợp hay kết quả cuối cùng của các chỉ tiêu.
Đây thực chất là một tổ hợp của các chỉ tiêu khác nhau. Công thức tính chỉ số cuối cùng là:
∑
S: Chỉ số thích hợp; Wi: Trọng số của chỉ tiêu i;
n: Tổng số chỉ tiêu; Xi: Điểm của chỉ tiêu i.